SpringBoot集成Kafka,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的收發(fā)消息

實(shí)現(xiàn)之前一定要把JDK,Zookeeper和Kafka都配置好

需要先配置下Kafka

在kafka的config目錄下找到server.properties配置文件

image.png

listenersadvertised.listeners兩處配置的注釋去掉邮绿,可以根據(jù)需要配置連接的服務(wù)器外網(wǎng)IP端口號(hào),我這里演示選擇的是本地localhost和默認(rèn)端口9092

Kafka與SpringBoot進(jìn)行整合

1.引入依賴

<dependency>
     <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
     <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

2.編寫生產(chǎn)者和消費(fèi)者

@RestController
public class KafkaController {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaController.class);
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/kafka")
    public String testKafka() {
        int iMax = 100;
        for (int i = 1; i < iMax; i++) {
            kafkaTemplate.send("test","key" + i, "data" + i);
        }
        return "success";
    }

    @KafkaListener(topics = "test")
    public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
        logger.info("{} - {}:{}", consumer.topic(), consumer.key(), consumer.value());
    }
}

相關(guān)代碼說明

KafkaTemplate這個(gè)類包裝了個(gè)生產(chǎn)者Producer烫映,來提供方便的發(fā)送數(shù)據(jù)到kafka的主題topic里面让簿。
send()方法的源碼,KafkaTemplate類中還重載了很多send()方法,有需要可以看看源碼

public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, @Nullable V data) {
        ProducerRecord<K, V> producerRecord = new ProducerRecord(topic, key, data);
        return this.doSend(producerRecord);
    }

通過KafkaTemplate模板類發(fā)送數(shù)據(jù)币他。
kafkaTemplate.send(String topic, K key, V data),第一個(gè)入?yún)⑹侵黝}坞靶,第二個(gè)入?yún)⑹前l(fā)送的對(duì)象,第三個(gè)入?yún)⑹前l(fā)送的數(shù)據(jù)蝴悉。通過@KafkaListener注解配置用戶監(jiān)聽topics

配置文件application.yml

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    consumer:
      group-id: kafka2
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

bootstrap-servers:kafka服務(wù)器地址(可以多個(gè))
consumer.group-id:指定一個(gè)默認(rèn)的組名
不指定的話會(huì)報(bào)

java.lang.IllegalStateException: No group.id found in consumer config, 
container properties, or @KafkaListener annotation; 
a group.id is required when group management is used.
auto-offset-reset:自動(dòng)偏移量

1.earliest :當(dāng)各分區(qū)下有已提交的offset時(shí)彰阴,從提交的offset開始消費(fèi);無提交的offset時(shí)拍冠,從頭開始消費(fèi)
2.latest :當(dāng)各分區(qū)下有已提交的offset時(shí)尿这,從提交的offset開始消費(fèi);無提交的offset時(shí)倦微,消費(fèi)新產(chǎn)生的該分區(qū)下的數(shù)據(jù)
3.nonetopic各分區(qū)都存在已提交的offset時(shí)妻味,從offset后開始消費(fèi);只要有一個(gè)分區(qū)不存在已提交的offset欣福,則拋出異常

這個(gè)屬性也是必須配置的责球,不然也是會(huì)報(bào)錯(cuò)的

org.apache.kafka.common.config.ConfigException: 
Invalid value  for configuration auto.offset.reset: 
String must be one of: latest, earliest, none

消息序列化和反序列化

在使用Kafka發(fā)送接收消息時(shí),生產(chǎn)者producer端需要序列化拓劝,消費(fèi)者consumer端需要反序列化雏逾,由于網(wǎng)絡(luò)傳輸過來的是byte[],只有反序列化后才能得到生產(chǎn)者發(fā)送的真實(shí)的消息內(nèi)容郑临。這樣消息才能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸
consumer.key-deserializerconsumer.value-deserializer是消費(fèi)者key/value反序列化
producer.key-deserializerproducer.value-deserializer是生產(chǎn)者key/value序列化

StringDeserializer是內(nèi)置的字符串反序列化方式

public class StringDeserializer implements Deserializer<String> {
  public String deserialize(String topic, byte[] data) {
        try {
        //如果數(shù)據(jù)為空栖博,那么直接返回null即可,否則將byte[]反序列化,即轉(zhuǎn)為String即可
            return data == null ? null : new String(data, this.encoding);
        } catch (UnsupportedEncodingException var4) {
            throw new SerializationException("Error when deserializing byte[] to string due to unsupported encoding " + this.encoding);
        }
    }
   ......
}

StringSerializer是內(nèi)置的字符串序列化方式

public class StringSerializer implements Serializer<String> {
    public byte[] serialize(String topic, String data) {
        try {
        //如果數(shù)據(jù)為空厢洞,那么直接返回null即可,否則將String序列化仇让,即轉(zhuǎn)為byte[]即可
            return data == null ? null : data.getBytes(this.encoding);
        } catch (UnsupportedEncodingException var4) {
            throw new SerializationException("Error when serializing string to byte[] due to unsupported encoding " + this.encoding);
        }
    }
    ......
}

org.apache.kafka.common.serialization源碼包中還提供了多種類型的序列化和反序列化方式
要自定義序列化方式,需要實(shí)現(xiàn)接口Serializer
要自定義反序列化方式躺翻,需要實(shí)現(xiàn)接口Deserializer

詳細(xì)可以參考
https://blog.csdn.net/shirukai/article/details/82152172

啟動(dòng)項(xiàng)目進(jìn)行測(cè)試

這是Kafka的消費(fèi)者Consumer的配置信息丧叽,每個(gè)消費(fèi)者都會(huì)輸出該配置信息

    auto.commit.interval.ms = 5000
    auto.offset.reset = earliest
    bootstrap.servers = [localhost:9092]
    check.crcs = true
    client.id = 
    connections.max.idle.ms = 540000
    default.api.timeout.ms = 60000
    enable.auto.commit = true
    exclude.internal.topics = true
    fetch.max.bytes = 52428800
    fetch.max.wait.ms = 500
    fetch.min.bytes = 1
    group.id = kafka2
    heartbeat.interval.ms = 3000
    interceptor.classes = []
    internal.leave.group.on.close = true
    isolation.level = read_uncommitted
    key.deserializer = class org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    max.partition.fetch.bytes = 1048576
    max.poll.interval.ms = 300000
    max.poll.records = 500
    metadata.max.age.ms = 300000
    metric.reporters = []
    metrics.num.samples = 2
    metrics.recording.level = INFO
    metrics.sample.window.ms = 30000
    partition.assignment.strategy = [class org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor]
    receive.buffer.bytes = 65536
    reconnect.backoff.max.ms = 1000
    reconnect.backoff.ms = 50
    request.timeout.ms = 30000
    retry.backoff.ms = 100
    sasl.client.callback.handler.class = null
    sasl.jaas.config = null
    sasl.kerberos.kinit.cmd = /usr/bin/kinit
    sasl.kerberos.min.time.before.relogin = 60000
    sasl.kerberos.service.name = null
    sasl.kerberos.ticket.renew.jitter = 0.05
    sasl.kerberos.ticket.renew.window.factor = 0.8
    sasl.login.callback.handler.class = null
    sasl.login.class = null
    sasl.login.refresh.buffer.seconds = 300
    sasl.login.refresh.min.period.seconds = 60
    sasl.login.refresh.window.factor = 0.8
    sasl.login.refresh.window.jitter = 0.05
    sasl.mechanism = GSSAPI
    security.protocol = PLAINTEXT
    send.buffer.bytes = 131072
    session.timeout.ms = 10000
    ssl.cipher.suites = null
    ssl.enabled.protocols = [TLSv1.2, TLSv1.1, TLSv1]
    ssl.endpoint.identification.algorithm = https
    ssl.key.password = null
    ssl.keymanager.algorithm = SunX509
    ssl.keystore.location = null
    ssl.keystore.password = null
    ssl.keystore.type = JKS
    ssl.protocol = TLS
    ssl.provider = null
    ssl.secure.random.implementation = null
    ssl.trustmanager.algorithm = PKIX
    ssl.truststore.location = null
    ssl.truststore.password = null
    ssl.truststore.type = JKS
    value.deserializer = class org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

2018-11-22 14:16:53.465  INFO 11980 --- [           main] o.a.kafka.common.utils.AppInfoParser     : Kafka version : 2.0.0
2018-11-22 14:16:53.465  INFO 11980 --- [           main] o.a.kafka.common.utils.AppInfoParser     : Kafka commitId : 3402a8361b734732
2018-11-22 14:16:57.664  INFO 11980 --- [           main] org.apache.kafka.clients.Metadata        : Cluster ID: d3n7Snc2TFmSFcNsHjqgVw

訪問http://localhost:8080/kafka,就可以看到控制臺(tái)打印消息了

image.png

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市公你,隨后出現(xiàn)的幾起案子踊淳,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖陕靠,帶你破解...
    沈念sama閱讀 222,681評(píng)論 6 517
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件迂尝,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡剪芥,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)垄开,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 95,205評(píng)論 3 399
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來税肪,“玉大人说榆,你說我怎么就攤上這事虚吟×鄹龋” “怎么了腻格?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 169,421評(píng)論 0 362
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)笙各。 經(jīng)常有香客問我唱蒸,道長(zhǎng)邦鲫,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 60,114評(píng)論 1 300
  • 正文 為了忘掉前任神汹,我火速辦了婚禮庆捺,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘屁魏。我一直安慰自己滔以,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 69,116評(píng)論 6 398
  • 文/花漫 我一把揭開白布氓拼。 她就那樣靜靜地躺著你画,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪桃漾。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上坏匪,一...
    開封第一講書人閱讀 52,713評(píng)論 1 312
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音撬统,去河邊找鬼适滓。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛恋追,可吹牛的內(nèi)容都是我干的凭迹。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 41,170評(píng)論 3 422
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼苦囱,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼嗅绸!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起沿彭,我...
    開封第一講書人閱讀 40,116評(píng)論 0 277
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎尖滚,沒想到半個(gè)月后喉刘,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,651評(píng)論 1 320
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡漆弄,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,714評(píng)論 3 342
  • 正文 我和宋清朗相戀三年睦裳,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片撼唾。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,865評(píng)論 1 353
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡廉邑,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情蛛蒙,我是刑警寧澤糙箍,帶...
    沈念sama閱讀 36,527評(píng)論 5 351
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站牵祟,受9級(jí)特大地震影響深夯,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜诺苹,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,211評(píng)論 3 336
  • 文/蒙蒙 一咕晋、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧收奔,春花似錦掌呜、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 32,699評(píng)論 0 25
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至损姜,卻和暖如春饰剥,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背摧阅。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,814評(píng)論 1 274
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工汰蓉, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人棒卷。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 49,299評(píng)論 3 379
  • 正文 我出身青樓顾孽,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親比规。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子若厚,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,870評(píng)論 2 361

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 姓名:周小蓬 16019110037 轉(zhuǎn)載自:http://blog.csdn.net/YChenFeng/art...
    aeytifiw閱讀 34,729評(píng)論 13 425
  • Spring Cloud為開發(fā)人員提供了快速構(gòu)建分布式系統(tǒng)中一些常見模式的工具(例如配置管理,服務(wù)發(fā)現(xiàn)蜒什,斷路器测秸,智...
    卡卡羅2017閱讀 134,716評(píng)論 18 139
  • Kafka簡(jiǎn)介 Kafka是一種分布式的,基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)灾常。主要設(shè)計(jì)目標(biāo)如下: 以時(shí)間復(fù)雜度為O(1)的方...
    Alukar閱讀 3,084評(píng)論 0 43
  • 4. 設(shè)計(jì)思想 4.1 動(dòng)機(jī) 我們?cè)O(shè)計(jì)的 Kafka 能夠作為一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)來處理大公司可能擁有的所有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)饋送...
    瘋狂的橙閱讀 1,085評(píng)論 1 4
  • -->TOP1概念: 在基礎(chǔ)收入上霎冯,政府為了社會(huì)公平,通過各種方式钞瀑,實(shí)現(xiàn)財(cái)富轉(zhuǎn)移的一個(gè)的過程沈撞。 -->TOP2問題...
    瑾蘭閱讀 464評(píng)論 0 1